原文:
重磅 | 最新最系统的Prompt调查,谁再打着提示词大师的旗号蒙你,把这篇甩给他
AGI之MFM:《多模态基础模型:从专家到通用助手》翻译与解读之与LLM协同工作的多模态智能体、结论和研究趋势
处女座的程序猿 阅63
历数5年89篇研究,这篇综述告诉我们深度学习中的代码数据增强怎么样了
天承办公室 阅1
CVPR 2023 | Prophet: 用小模型启发大语言模型解决外部知识图像问答
520jefferson 阅6 转2
【源头活水】十年来论文量激增,深度学习如何慢慢推开数学推理的门
汉无为 阅6
从零开始了解AI大模型 - 技术篇(中):GPT自回归大模型演进和技术
mrjiangkai 阅175 转10
Prompt优化策略(小白版本)
医学abeycd 阅194
一篇文章让你成为prompt专家
和相品 阅248 转9
解读提示工程(Prompt Engineering)
DuerOS布道师 阅807 转6
【EAI 006】ChatGPT for Robotics:将 ChatGPT 应用于机器人任务的提示词工程研究
netouch 阅22
《提问的艺术 for CHATGPT》—— 关于 prompt 技巧的全面指导,建议收藏学习!
老林37 阅1014 转16
23种「Prompt」提示技术向ChatGPT获取高质量输出
jackchina 阅10
从 CoT 到 Agent,最全综述来了!上交出品
jc_ipec 阅12
制作多态大模型,需要克服那些技术难题?
微薇蔚葳 阅15
多模态信息融合技术在视觉问答任务中的效果评估
办公达人分享 阅3
大模型时代下的 NLP 研究
罗宋汤的味道 阅94 转2
【金猿技术展】文心ERNIE——基于知识增强的语义理解技术
数据猿 阅19
首页
留言交流
联系我们
回顶部